捕鱼机投币怎么能搞钱出来

Thisbookisintendedforserverandsystemadministratorsandengineerswhoareeagertotakeadvantageofthepotentialofvirtualmachinesandcontainerstomanageserversmoreefficientlyandmakethebestuseofresources,fromenergyconsumptiontohardwareutilizationandphysicalrealestate

·3.3萬字

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DB2數據庫管理最佳實踐

IBMDB2作為業(yè)界主流的數據庫產品，廣泛應用于金融、通信、煙草等行業(yè)。本書側重于DB2數據庫管理，以實戰(zhàn)為主要目標，內容涵蓋軟件安裝配置、數據庫環(huán)境搭建、存儲規(guī)劃、數據遷移、備份恢復、鎖、性能監(jiān)控調優(yōu)和常見的問題診斷等。通過循序漸進、深入淺出的講解，力求讓讀者親自動手實驗，結合實際案例，快速掌握DB2知識，獨立完成日常運維管理工作。本書作者均有IBM原廠的工作經歷，實戰(zhàn)經驗非常豐富，本書將和大家分享他們的DB2數據庫管理的極佳實踐經驗。

·27.6萬字

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工業(yè)大數據分析算法實戰(zhàn)

《工業(yè)大數據分析算法實踐》以工業(yè)大數據的特點和需求為牽引，闡述了工業(yè)大數據分析的算法與實現機制，使具有工科背景讀者建立起數據思維，靈活利用數據分析算法進行實際問題的建模，并實現分析項目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業(yè)大數據分析工程思維和軟件棧，工業(yè)數據的數據探索，預處理方法和常用機器學習算法，故障診斷、質量優(yōu)化、流程優(yōu)化的分析算法，專家規(guī)則驅動方法，以及工業(yè)數據分析工程等內容。《工業(yè)大數據分析算法實踐》分10章，可劃分為四個部分。第一部分（第1章）是數據分析概覽，目的是建立起數據分析算法的概念框架，并給出學習路線。第2~5章是第二部分，側重在通用數據分析算法，包括數據預處理、機器學習、時序挖掘算法和最優(yōu)化等其他算法。第三部分包括第6~8章，討論了工業(yè)分析的算法思路，覆蓋了生產質量分析（PQM）、生產效率優(yōu)化（PEM）等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法，第9章討論了工業(yè)專家知識沉淀方法，第10章討論了數據分析的軟件工程。《工業(yè)大數據分析算法實踐》適合工業(yè)大數據分析從業(yè)者、工業(yè)企業(yè)研發(fā)技術人員、工業(yè)互聯網企業(yè)數據分析師閱讀，也可作為上述人員的培訓教材和相關專業(yè)師生的參考書。

·21.7萬字

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計算機視覺特征檢測及應用

本書立足于計算機視覺特征檢測這一基礎技術問題，介紹了特征點、線和區(qū)域的檢測方法，并給出具體的檢測應用實例，旨在為相關技術人員提供特征檢測及應用方面的新研究進展，促進特征檢測技術在社會經濟生活領域的應用和發(fā)展。本書內容分為兩部分：特征檢測方法和特征檢測技術應用。在特征檢測方法方面，第2章介紹特征點檢測方法，第3~5章介紹特征線檢測方法，第6章介紹斑狀區(qū)域檢測方法，第7~9章介紹規(guī)則形狀（如多邊形、三角形、圓和橢圓）檢測方法。在特征檢測技術應用方面，第10~11章介紹圖像對稱性檢測技術，第12章介紹新聞圖像中字幕檢測方法，第13~14章介紹珠寶的自動定位與測量技術，第15章介紹手鐲的檢測和自動測量技術。

·10.6萬字

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一本書講透數據治理：戰(zhàn)略、方法、工具與實踐

這是一本能為數字化轉型企業(yè)的數據治理提供指導的著作，由用友集團官方出品，得到了用友集團董事長王文京、DAMA中國區(qū)主席汪廣盛等9位企業(yè)界和學術界數字化專家的一致好評。它基于國際主流的數據治理框架和用友多年的數據治理經驗，從道、法、術、器4個維度、深入展開，不僅有數據治理在戰(zhàn)略層面的頂層設計，還有數據治理在執(zhí)行層面的實施方法，既可作為數據治理的綱領性指南，又可作為數據治理的實操手冊。從數據治理的戰(zhàn)略規(guī)劃到落地實施，本書將各環(huán)節(jié)的核心內容概括為“3個戰(zhàn)略機制、8項關鍵舉措、7種技術能力、7個治理工具”。數據治理之道：3個戰(zhàn)略機制高屋建瓴地介紹了數據治理的數據戰(zhàn)略、組織機制和數據文化。這3個機制能夠幫助企業(yè)形成數據治理的自我驅動、自我進化、可持續(xù)發(fā)展和長效運營機制。數據治理之法：8項關鍵舉措重點講解了數據治理的8項舉措：理現狀與定目標、能力成熟度評估、路線圖規(guī)劃、保障體系建設、技術體系建設、策略執(zhí)行與監(jiān)控、績效考核、長效運營。這8項舉措構成了企業(yè)數據治理的完整實施方法論。數據治理之術：7種技術能力重點講解了數據治理的7種能力：數據梳理與建模、元數據管理、數據標準管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全治理、數據集成與共享。數據治理之器：7個治理工具從功能角度講解了數據治理所用到的7個工具：數據模型管理工具、元數據管理工具、數據標準管理工具、主數據管理工具、數據質量管理工具、數據安全治理工具、數據集成與共享工具。除此之外，本書還包括兩個綜合的數據治理案例，以及數據治理的6項準備工作和6個誤區(qū)。

·29.5萬字

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醫(yī)療大數據挖掘與可視化

普及醫(yī)療大數據挖掘與可視化技術，對提升醫(yī)療行業(yè)數據的質量與處理效率、實現數據價值的優(yōu)化、推動精準醫(yī)療深入應用有著重要的作用。本書內容立足于醫(yī)療大數據的挖掘與可視化，分為總體篇、數據挖掘篇、可視化篇、應用篇等5部分，共10章，包含醫(yī)療大數據及其平臺的發(fā)展概況，醫(yī)療大數據的采集、清洗、融合，醫(yī)療大數據挖掘概述、工具與方法，醫(yī)療大數據可視化概述、工具與方法，以及用實例展示醫(yī)療大數據分析平臺的設計與使用方法等。

·11.7萬字

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數據庫應用基礎教程（Visual FoxPro 9.0）

本書基于VisualFoxPro9.0，根據教育部高等學校文科計算機基礎教學指導委員會發(fā)布的《大學計算機教學基本要求》和計算機等級考試二級(VisualFoxPro)的要求編寫而成，包括13章的內容：數據庫基本原理，VisualFoxPro9.0概述，VisualFoxPro操作基礎，程序設計基礎，數據庫及表的操作，索引及記錄的操作，查詢與視圖的操作，結構化查詢語言(SQL)，表單設計，常用控件，報表設計，菜單與工具欄設計，以及應用程序的調試、編譯與發(fā)布。

·13.9萬字

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使用GitOps實現Kubernetes的持續(xù)部署：模式、流程及工具

本書提供了通過GitOps使用Kubernetes的實用教程，內容涵蓋GitOps的實踐、技術和工具，它們可以簡化Kubernetes來更快地交付企業(yè)級軟件，而不影響安全性。通過閱讀本書，你將了解GitOps在靈活的配置管理、監(jiān)控、健壯性、多環(huán)境支持和安全性等方面的好處，并掌握以獨特的GitOps方式進行管理的技巧。學完本書，你將能夠實現和管理一個可伸縮的持續(xù)交付管道，這使得跟蹤更改、回滾錯誤以及清晰地驗證和審計容器部署變得容易。

·12.7萬字

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實用數據結構基礎（第四版）

本書對數據結構的概念和原理進行了闡述，對數據結構的基本運算進行了分析，并給出了詳細的實現過程。全書共分11章，內容包括：緒論、線性表、棧、隊列、串、多維數組和廣義表、樹和二叉樹、圖、查找、排序、數據結構課程設計等，并在附錄部分介紹了數據結構實驗系統(tǒng)的組裝。本書集教學內容、習題、實驗和課程設計于一體，書中的重要算法均給出了完整的C/C++語言源程序，并全部在VC++環(huán)境中運行通過，一書在手就能方便地進行“數據結構”課程的理論學習和實驗、課程設計等實踐性環(huán)節(jié)的訓練。本書適合作為高等院校計算機類專業(yè)數據結構課程的教材，也可以作為成人教育、自學考試和從事計算機應用的工程技術人員的參考用書

·14萬字

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數據庫原理及MySQL應用教程

本教材主要知識點包括兩部分：一是數據庫系統(tǒng)概述、關系數據庫理論、關系規(guī)范化理論、數據庫設計步驟等；二是MySQL概述、MySQL的表定義和完整性約束控制、MySQL表數據的操作管理、MySQL索引和視圖的基本操作及MySQL存儲過程與觸發(fā)器、MySQL事務處理與并發(fā)訪問、MySQL備份與恢復、MySQL權限管理及MySQL在Web程序設計中的應用。

·17.3萬字

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計算機應用實務（第3版）

本書根據高等職業(yè)院校的實際教學情況，大膽地改革傳統(tǒng)計算機應用基礎教材的編寫模式，按“高端技術技能型”人才培養(yǎng)的要求與思路，側重實際應用。全書共分7章，第1章計算機入門，第2章Windows7操作系統(tǒng)，第3章文字處理軟件Word2010，第4章電子表格Excel2010，第5章演示文稿PowerPoint2010，第6章信息檢索技術，第7章圖形圖像處理。全書按照“任務描述→任務分析→任務分解→任務實施”的步驟，以實際工作任務為載體，較詳細、具體地介紹了計算機的基礎知識、辦公軟件的應用，以及圖形圖像處理等知識。在此基礎上進行“舉一反三→能力拓展”，通過“實踐→理解→再實踐→提高和拓展”的過程，使學生既具備熟練的操作技能，也具備一定的技術應用能力。

·12.1萬字

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醫(yī)療大數據分析與應用

醫(yī)療大數據是大數據在醫(yī)療領域的一個分支，處理的是在與人類健康相關的活動中產生的與生命健康和醫(yī)療有關的數據。本書將對醫(yī)療大數據進行全面、透徹的分析，從醫(yī)療大數據的現狀開始，介紹醫(yī)療大數據方向的統(tǒng)計、數據挖掘、數據預處理、建模以及可視化等技術與應用。此外，還介紹了醫(yī)療領域的圖像處理和自然語言處理等人工智能技術。在本書的末尾，還討論了這個領域普遍關注的一個問題——醫(yī)療數據隱私保護，介紹了潛在的隱私風險和隱私保護方法等，并關注了醫(yī)療經濟的概況與前景。通過閱讀本書，你將了解：醫(yī)療大數據的現狀及產業(yè)劃分等；如何統(tǒng)計挖掘和處理醫(yī)療領域的數據以方便分析；醫(yī)學數據可視化如何提升醫(yī)療人員診斷病情的效率；人工智能技術在醫(yī)療領域的應用；如何對醫(yī)療數據進行隱私保護。

·10.6萬字

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跟老男孩學Linux運維：MySQL入門與提高實踐

全書以理論結合企業(yè)案例實戰(zhàn)講解為主，所講內容100%皆為生產中的重點知識。書中先介紹數據庫的基礎知識，比如，MYSQL數據庫的產品路線、MYSQL版本等，然后給出安裝配置方法，并針對企業(yè)級的安裝配置進行說明。從第5章開始，著手講解MYSQL的基礎命令操作方法、備份和恢復實踐、日志、字符集、常用引擎、復制等內容，接著給出讀寫分離、高可用性方案的企業(yè)實踐，以及優(yōu)化方案，幫助讀者將所學知識點運用到實際工作中，最后會針對企業(yè)面試常見問題給出解答思路。

·11.3萬字

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大數據架構師指南

如果你是一名IT工程師，CTO希望你在一周內提交一份公司未來IT系統(tǒng)基礎架構的初步建議；如果你是一位IT營銷人員，客戶需要你在一周內向他匯報未來大數據系統(tǒng)的大致技術方向；……在這個信息嚴重過剩的時代，一周內從浩渺的技術細節(jié)的海洋中抓住關鍵的技術脈絡，并進一步提出有一定理論依據的技術思考，這幾乎是不可能完成的任務。

·13.7萬字

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IPFS原理與實踐

本書由國內IPFS社區(qū)公認最權威的領袖撰寫，從技術、原理與實戰(zhàn)3個維度講解了IPFS。全書一共分為3個部分：第一部分：準備篇（第1章）從宏觀角度簡單介紹了IPFS的概念、價值以及與區(qū)塊鏈的關系；第二部分：原理篇（第2~5章）分別深入講解了IPFS的工作原理、底層基礎、協議棧和架構。第三部分：實戰(zhàn)篇（第6~8章）——應用IPFS講解了IPFS應用開發(fā)的技術、方法，并配合有個綜合性的案例。第四部分：擴展篇（第9章）前瞻性地講解了IPFS與其他領域的知識的一些擴展。

·9.9萬字

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高階產品經理必修課：企業(yè)戰(zhàn)略驅動下的數據體系搭建

本書內容共分為四個篇。第一篇為概念篇（第1～2章）這一篇以數據產品經理的工作流為背景，介紹如何掌握數據驅動產品設計的理念，并為大家講述以管理者的視角來看，產品經理的能力分為哪幾類，讓大家建立起一個正確的產品設計思維——根據數據現狀驅動并決策產品的發(fā)展方向。第二篇為搭建篇（第3～9章）這一篇展示如何通過一個通用的框架來幫助一家初創(chuàng)公司搭建一個完整的數據分析體系，從需求分析到方案設計都有涉及，并以一個完整案例介紹了整個搭建過程。第三篇為應用篇（第10～13章）上一篇建立的數據分析平臺的本質是幫助業(yè)務人員針對產品的用戶進行全生命周期的管理，并使用數據分析常用模型驅動業(yè)務決策。本篇內容將從兩個維度展開：一是日常運營所用到的模型，二是企業(yè)黑客增長所用的模型。這樣就可以幫助大家在日常工作中建立完整的運營與增長雙體系數據驅動思維了。第四篇為進階篇（第14～16章）通過前面的篇章我們已經學習了數據分析體系的整個搭建過程，本書的最后一篇將為大家?guī)硪粋€總監(jiān)級企業(yè)戰(zhàn)略研判技能，帶領大家進入一家企業(yè)運作的核心——戰(zhàn)略管理的學習。

·10萬字

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Hadoop大數據開發(fā)案例教程與項目實戰(zhàn)（在線實驗+在線自測）

本書是一本Hadoop學習入門參考書，全書共11章，分為基礎篇和提高篇兩部分。基礎篇包括第1~6章，具體包括Hadoop概述、Hadoop基礎環(huán)境配置、分布式存儲HDFS、計算系統(tǒng)MapReduce、計算模型Yarn、數據云盤。提高篇包括第7~11章，具體包括協調系統(tǒng)Zookeeper、Hadoop數據庫Hbase、Hadoop數據倉庫Hive、Hadoop數據采集Flume、OTA離線數據分析平臺。全書內容結構合理，知識點全面，講解詳細，重點難點突出。本書適合作為院校計算機及相關專業(yè)大數據課程的教材，也可供學習者自學參考。

·7.1萬字

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R數據挖掘實戰(zhàn)

本書通過循序漸進的介紹，讓讀者借助基礎以及先進的數據挖掘技術，幫助一個虛擬的商業(yè)公司解決對其造成負面影響的真實欺詐案例。通過全程參與這一極不尋常的數據挖掘案例，讀者將會掌握數據挖掘方面的強大技能。本書非常適合想通過R語言快速了解數據挖掘、預測分析、商業(yè)分析等領域的數據科學家和數據分析員閱讀，也適合高等院校數據挖掘相關專業(yè)師生和對數據挖掘感興趣的技術人員參考。

·15.4萬字

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大學計算機：理解和運用計算思維

本書采用對比聯想式、場景理解與模擬、習練式的方式，旨在提高學生理解程序執(zhí)行、理解復雜系統(tǒng)計算思想的能力。全書分為15章，內容包括什么是計算思維，計算思維基礎：0和1與邏輯，計算思維基礎：0和1與機器程序，機器程序的執(zhí)行，程序構造是一種計算思維，程序的基本構造手段：遞歸與迭代，程序編寫：計算思維與計算機語言，理解復雜計算環(huán)境：計算思維與管理維等。

·20.9萬字

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Kafka權威指南（第2版）

本書介紹Kafka的技術原理和應用技巧。內容包括如何安裝和配置Kafka、如何使用KafkaAPI、Kafka的設計原則和可靠性保證，以及Kafka的一些架構細節(jié)，如復制協議、控制器和存儲層。本書列舉了一些非常流行的Kafka應用場景，比如基于事件驅動的微服務系統(tǒng)的消息總線、流式處理應用程序和大規(guī)模數據管道。通過學習本書，你不僅能夠深入理解這項大數據核心技術，還能夠將所學知識付諸實踐，在生產環(huán)境中更好地運行Kafka，并基于它構建穩(wěn)健的高性能應用程序。

·24.3萬字

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